vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架,其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等,一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率,另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型,本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。
本文首先讲述了什么是单元测试、单元测试的价值、一个好的单元测试所具备的原则,进而引入如何去编写一个好的单元测试,通义灵码是如何快速生成单元测试的。
本文详细记录了作者在处理HSF调用异常问题的过程中,从初步怀疑死锁到最终发现并解决活锁问题的全过程。
MCP Server 的实施存在着诸多挑战,特别是在认证授权、服务可靠性和可观测性方面,Higress 作为 AI 原生的 API 网关,提供了完整的开源 MCP Server 托管解决方案,实现存量 API 到 MCP 的协议转换。即将上线的 MCP 市场,将大幅降低开发者构建 MCP Server 的时间和人力成本。